일반 LLM과 sLLM의 차이는 무엇인가요?

Question

소형거대언어모델을 뜻하는 sLLM에 대해서 구체적으로 설명 부탁드립니다.
sLLM을 만들기 위하여 필요한 데이터, 데이터 수집방식, 활용방식, 모델 구축방식 등 구체적으로 이해하고 싶습니다.

Answer 1

LLM과 sLLM 사이에는 세 가지 정도 주요한 차이점이 있습니다.

1. 데이터 크기와 파라미터 수: LLM은 대용량 데이터셋으로 사전 훈련되며, 많은 파라미터를 가지고 있습니다. 
   반면, sLLM은 상대적으로 작은 규모의 데이터와 파라미터를 사용하여 더 경량화된 모델입니다.

2. 성능: LLM은 대규모 모델이므로 더 많은 문맥과 언어 이해 능력을 가지고 있습니다.
   따라서 LLM은 일반적으로 더 높은 성능을 보이는 경향이 있습니다.
   반면, sLLM은 작은 모델이기 때문에 일부 성능에서는 LLM보다 약간 제한적일 수 있습니다.

3. 배포 및 사용 용이성: LLM은 대용량이므로 학습에 많은 리소스를 요구합니다.
   이는 배포와 사용 용이성 측면에서 일부 제약을 가질 수 있습니다.
   sLLM은 작은 규모이므로 배포와 사용이 상대적으로 더 간편하며, 제한된 자원으로도 활용 가능합니다.

 

LLM과 sLLM은 언어 모델 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어 내고 있습니다.

차이점에 대해서 말씀드렸지만 어떤 모델이 더 좋다고 말할 수는 없으며,

필요성에 따라 달라질 것 같습니다.

 

특히 sLLM은 기업 전용 특화 LLM으로 사용될 것이라는 전망이 있습니다.

많은 기업들은 세상의 모든 지식을 알 필요가 없으며,

맞춤형으로 본인들에게 특화된 AI 모델이 필요하기 때문입니다.